聚类算法流程图

聚类算法流程图是一种可视化工具，用于展示聚类分析的过程和步骤。这种流程图通常包括以下几个核心步骤：数据预处理、特征选择、聚类算法选择、模型训练、模型评估和结果可视化。其中，数据预处理可能包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化等；特征选择可能包括相关性分析、卡方检验等；聚类算法选择可能包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等；模型训练可能包括初始化参数、迭代优化等；模型评估可能包括轮廓系数、 Davies-Bouldin Index等。这种流程图可以帮助理解聚类分析的整个过程，为实际应用提供指导。